Dense vs MoEモデル

Dense vs MoEモデル

すべてのAIモデルが同じ方法で構築されているわけではありません。最も重要な2つのアーキテクチャは、DenseモデルとMixture of Experts（MoE）モデルです。同じ問題を解決するために非常に異なるアプローチを取り、それぞれに長所と短所があります。

Denseモデルはすべての入力をすべてのパラメータで活性化します。7Bパラメータのモデルでは、すべてのパラメータが各トークンの処理に貢献します。これはシンプルでわかりやすいです。LlamaやMistralのようなDenseモデルはよく理解されており、より予測可能な傾向があります。

MoEモデルはモジュール方式を採用しています。1つの巨大なネットワークの代わりに、エキスパートと呼ばれる多くの小さなネットワークと、各入力にどのエキスパートを使用するかを決定するルーターがあります。プロンプトを与えると、ルーターはそれを分析し、100のうち2つか4つのエキスパートにのみ送信します。

MoEの利点は効率性です。100BパラメータのDenseモデルは、すべての計算に100Bすべてを使用します。MoEモデルは合計100Bパラメータを持つかもしれませんが、トークンごとに10Bのみを活性化します。つまり、同じサイズのDenseモデルよりもトークンあたりの速度が大幅に速くなります。

ただし、トレードオフもあります。MoEモデルは、一部しか使用されなくてもすべてのエキスパートをロードする必要があるため、より多くのメモリを必要とします。また、トレーニングが難しく、予測不可能な場合もあります。Mixtral 8x7BとGPT-4はMoEアーキテクチャを使用し、LlamaとFalconはDenseアーキテクチャを使用しています。